如何破解GPU集群集合通信路径的“黑盒”难题？

在分布式AI训练场景中，GPU集合通信路径是支撑多节点协同计算的核心基础设施。通过集合通信库（如NVIDIA NCCL、华为HCCL等），跨GPU的数据交换（AllReduce、Broadcast等操作）得以高效执行，从而实现大规模模型参数的同步与梯度聚合。

然而，随着智算集群规模的扩展，通信路径的复杂性呈指数级增长，暴露出以下技术难题。

路径黑盒化：现有集合通信库（Collective Communication Libraries, CCLs）对用户屏蔽底层通信细节（如物理拓扑、网卡绑定策略、路由选择），导致性能瓶颈难以定位。

异构环境兼容性：多厂商CCLs（如ACCL、TCCL）的差异化实现，增加了跨平台部署与调优的复杂度。

动态资源适配不足：传统静态路由规划无法适应动态负载变化，易造成网络拥塞与带宽利用率低下。

故障溯源低效：训练中断时，需人工排查模型、硬件、网络多层级问题，MTTR（平均修复时间）显著增加。

集合通信路径的架构解析

通信路径的层级划分

GPU集合通信路径涵盖以下核心层级：

• 节点内通信：通过NVLink/PCIe实现多GPU间P2P直连，依赖CUDA驱动层优化。
• 跨节点通信：基于RDMA（如RoCEv2）协议，通过智能网卡（如ConnectX系列）与交换机构建低延迟、高吞吐的数据通道。
• 逻辑通信环：NCCL等库根据硬件拓扑自动构建逻辑环形/树形结构，优化数据流并行性。

现有方案的局限性

尽管NCCL通过拓扑感知算法优化通信效率，但其运行时仍存在以下缺陷：

• 路径不可观测：用户无法获取通信环的实际物理路径（如交换机端口映射、QoS策略）。
• 配置僵化：缺少动态路由调整机制，无法感知网络拥塞或链路故障。
• 诊断信息碎片化：日志分散于各节点，缺乏全局视图与关联分析能力。

EPS（E2E Path Scheduler，端到端路径规划）的技术实现

架构设计目标

EPS旨在打破集合通信的“黑盒”状态，提供以下核心能力：

• 全路径可视化：实时映射逻辑通信环至物理网络拓扑。
• 智能路由优化：基于实时流量状态生成最优路径配置。
• 自动化运维：通过API驱动网络设备策略下发，减少人工干预。

关键技术模块

通信环解析与拓扑重构

EPS通过解析NCCL日志中的ncclTopoGraph结构，提取逻辑GPU通信组（如Ring、Tree），并关联物理设备信息（GPU UUID、网卡端口号）。结合LLDP协议与交换机CLI查询，动态构建端到端路径拓扑图（如图1）。

路由规划算法

采用混合式路径选择策略：

• 静态权重分配：基于链路带宽、延迟、丢包率构建代价模型。
• 动态负载均衡：集成Prometheus监控数据，实时感知队列深度与ECN标记，触发路径重计算。
• 容灾路由：预设多路径冗余，在链路故障时自动切换至备份路径。

如何使用 EPS？

安装配置

演示环境中的 Master 节点为一台独立的 CentOS 服务器，项目指定的工作目录为 /home/admin/EPS

配置控制面板

演示使用 EasyRoCE Toolkit 内的统一监控面板（UG，Unified Glancer），在此之前需要提前完成该平台的部署，请参阅：一文解读开源开放生态下的RDMA网络监控实践 中的“监控平台配置”部分。

我们只需要为 UG 再添加一个呈现 HTML 的 Pannel，并完成 HTML 源的配置（如下图所示），EPS 解析出来的集合通信环信息就将作为各类 RDMA 网络相关监控指标信息的补充，辅助集群设施调优决策。

完成以上所有步骤，我们就可以在 UG 看到实时更新的集合通信库运行信息，手动更新NCCL 日志文件，可以看到 UG 中呈现的解析信息也同步刷新。